01.12.2014 Views

uvod - Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja

uvod - Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja

uvod - Laboratorij za obdelavo signalov in daljinska vodenja

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

126 6. Naključni signali <strong>in</strong> statistične metode<br />

kjer je δ(x − x i ) enotski ali Diracov impulz <strong>za</strong>maknjen <strong>za</strong> vrednost x i . Diracov<br />

impulz je širše opisan v poglavju 7 na strani 161. Zato tu le opozorimo,<br />

da (6.16) podaja jakost impul<strong>za</strong>, ki jo grafično težko predstavimo. Zato smo<br />

jo v opisanih zgledih predstavili kot utežen Kroneckerov impulz. Tako predstavitev<br />

ohranjamo tudi v nadalje.<br />

6.1.2 Naključni vektorji<br />

Mnogo je naključnih pojavov, ko ne shajamo z eno samo naključno spremenljivko.<br />

Med njimi so najpogostejši problemi z dvema naključnima spremenljivkama,<br />

na primer naključni elementi dvo-dimenzionalnih slik. Tak element<br />

obravnavamo kot naključni vektor ali vektor naključnih spremenljivk, ki ima<br />

na primer pri slikah z dve komponenti – naključni spremenljivki. Zato pri poskusih<br />

vedno merimo vse spremenljivke, ki jih predstavimo kot komponente<br />

vektorja v večdimenzionalnem vzorčnem prostoru S x . V njem posamezni<br />

elementarni dogodek s označuje uresničitev poskusa, pri katerem izmerimo<br />

N-terico vrednosti {x 1 ,x 2 ,...,x n }. Te vrednosti obravnavamo kot komponente<br />

vektorja x. Predpis, ki dogodku s priredi vrednosti, ki določajo vektor<br />

x v S x , imenujemo vektorska funkcija naključnega dogodka. Velja:<br />

X(s) = (X 1 (s),Y (s),...,X n (s)) = x = (x 1 ,x 2 ,...,x n ) . (6.17)<br />

Na splošno ima vsaka izmed komponent X i (s) svoj vzorčni prostor S Xi . Običajno<br />

pravimo, da je vzorčni prostor vektorske funkcije kartetični produkt<br />

vzorčnih prostorov komponent:<br />

S X = S X1 × S X2 × ··· × S Xn . (6.18)<br />

Z množico točk v tem prostoru potem lahko upodobimo poljubni dogodek<br />

A X . Če je mogoče poljubnemu dogodku A X v vzorčnem prostoru S X pripisati<br />

verjetnost, ki je enaka verjetnosti abstraktnega dogodka A, iz katerega je<br />

A X nastal, pravimo, da je vektorska funkcija merljiva <strong>in</strong> označuje naključno<br />

vektorsko spremenljivko.<br />

ZGLED 6.1.4 (pove<strong>za</strong>na verjetnost pri metanju dveh kovancev)<br />

Vzorčni prostor S pri metanju dveh kovancev lahko preslikamo v xy ravn<strong>in</strong>o – združeni<br />

vzorčni prostor S X = S X × S y 6.10. V tem prostoru naj X(s) = 1 označuje dogodek<br />

Slika 6.10<br />

Preslikava S v xy ravn<strong>in</strong>o.<br />

S<br />

s cg<br />

s gc<br />

s cc<br />

s gg<br />

S Y<br />

1<br />

0 0 1<br />

S X S Y<br />

S X<br />

šarko ƒu£ej: Teorija <strong>signalov</strong> revizija 20040315

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!